核稀疏表示相關(guān)問題研究.pdf

1、隨著多媒體和互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，圖像數(shù)據(jù)正以驚人的速度增長。如何有效地對(duì)海量圖像進(jìn)行表達(dá)、存儲(chǔ)和分類成為人們研究的熱點(diǎn)。近年來新興的稀疏表示理論作為一種圖像信號(hào)表示方法，由于其使用過完備字典對(duì)圖像進(jìn)行表示，可較好地處理含有噪聲的圖像，因此在圖像處理的各個(gè)領(lǐng)域得到了廣泛的關(guān)注。隨著核技巧被用于稀疏表示領(lǐng)域，越來越多的基于核空間的稀疏表示方法和基于核稀疏表示的分類模型被提出。
　　本文分別從兩個(gè)方面進(jìn)行研究：求解核稀疏表示問題的算法與基于核

2、稀疏表示的分類模型。一方面，核正交匹配追蹤算法解決了核稀疏系數(shù)的求解，然而該算法在原子正交化步驟有很大的計(jì)算量；另一方面，基于核稀疏表示的核類標(biāo)簽一致 KSVD分類模型，雖然考慮了信號(hào)在核空間的稀疏表示，但未考慮在核空間下對(duì)識(shí)別編碼也進(jìn)行稀疏表示。針對(duì)上述問題，提出了一種快速核正交匹配追蹤算法，并分析了其殘差更新規(guī)則及其時(shí)間復(fù)雜度。再次，本文還提出了一種雙核類標(biāo)簽一致KSVD分類模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在解決相同的核稀疏表示問題時(shí)，快速核正